論文の概要: Aligning Multi-Sequence CMR Towards Fully Automated Myocardial Pathology Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03537v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 15:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 15:57:43.574361
• Title: Aligning Multi-Sequence CMR Towards Fully Automated Myocardial Pathology Segmentation
• Title（参考訳）: 完全自動心筋病理セグメンテーションへのマルチシーケンスcmrの適応
• Authors: Wangbin Ding, Lei Li, Junyi Qiu, Sihan Wang, Liqin Huang, Yinyin Chen, Shan Yang, Xiahai Zhuang
• Abstract要約: 心筋梗塞のリスク階層化と治療計画にMyoPSが重要である 非整合MS-CMR画像のためのMyoPSフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.68539814306763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Myocardial pathology segmentation (MyoPS) is critical for the risk stratification and treatment planning of myocardial infarction (MI). Multi-sequence cardiac magnetic resonance (MS-CMR) images can provide valuable information. For instance, balanced steady-state free precession cine sequences present clear anatomical boundaries, while late gadolinium enhancement and T2-weighted CMR sequences visualize myocardial scar and edema of MI, respectively. Existing methods usually fuse anatomical and pathological information from different CMR sequences for MyoPS, but assume that these images have been spatially aligned. However, MS-CMR images are usually unaligned due to the respiratory motions in clinical practices, which poses additional challenges for MyoPS. This work presents an automatic MyoPS framework for unaligned MS-CMR images. Specifically, we design a combined computing model for simultaneous image registration and information fusion, which aggregates multi-sequence features into a common space to extract anatomical structures (i.e., myocardium). Consequently, we can highlight the informative regions in the common space via the extracted myocardium to improve MyoPS performance, considering the spatial relationship between myocardial pathologies and myocardium. Experiments on a private MS-CMR dataset and a public dataset from the MYOPS2020 challenge show that our framework could achieve promising performance for fully automatic MyoPS.
• Abstract（参考訳）: 心筋梗塞のリスク階層化と治療計画には心筋病理分画(myops)が重要である。 multi-sequence heart magnetic resonance (ms-cmr) 画像は貴重な情報を提供する。 例えば、バランスの取れた定常なフリーセシチン配列は、解剖学的境界が明確であり、後期ガドリニウム増強とT2強調CMR配列は、それぞれMIの心筋傷と浮腫を可視化する。 既存の方法は通常、MyoPSの異なるCMR配列から解剖学的および病理学的情報を融合するが、これらの画像は空間的に整列していると仮定する。 しかし、MS-CMR画像は通常、臨床実践における呼吸運動のために不整合であり、MyoPSにはさらなる課題が生じる。 非整合MS-CMR画像のためのMyoPSフレームワークを提案する。 具体的には,マルチシーケンス特徴を共通空間に集約して解剖学的構造(心筋)を抽出する,同時画像登録と情報融合のための複合計算モデルを設計する。 その結果, 心筋と心筋の空間的関係を考慮して, 抽出された心筋を介して, 共有空間内の情報的領域を強調し, マイオップス性能を向上させることができる。 MYOPS2020チャレンジのプライベートMS-CMRデータセットと公開データセットを用いた実験により、我々のフレームワークは完全自動MyoPSに対して有望な性能を達成できることを示した。

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